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气候变化：有什么新功能？ avantika goswami.pptx
气候模型和分析的改进使科学家通过观察降雨，温度和其他因素的记录来确定人类对气候的影响的“指纹”。然后可以将这些指纹与诸如El Nino振荡之类的自然因素区分开。
提高控制红沼泽小龙虾procambarus clarkii
在托斯卡纳（意大利中部），侵入性外星红沼泽小龙虾procambarus clarkii的人口出现在罗姆纳湖（Lake Romena），靠近国家公园，并威胁着保护本地白爪小龙虾澳大利亚小龙虾澳大利亚小龙虾pallipes pallipes pallipes。进行了一项现场研究，以通过密集的陷阱活动来减少clarkii群体的丰度，并使用三种不同类型的陷阱提高捕获的有效性：两个丝网陷阱（圆柱形和矩形）和人造避难所陷阱。这项研究还旨在评估湖动物群落的组成，特别是小龙虾捕食者（使用Edna）的存在，以及Clarkii P. clarkii的潜在传播。在2022 - 2023年在两个诱捕季节进行的控制活动导致小龙虾种群的丰度指数（每单位努力）的至少50％。圆柱形陷阱捕获了更多个体，尤其是大人物和男性，人造避难陷阱捕获了相对较大的女性和较小的个体。Edna采样强调了一个多元化的社区，主要由外星物种和一些小龙虾捕食者组成（例如，鱼）。在周围地区进行的调查显示，湖下游存在Clarkii。应保持使用不同类型的陷阱的控制活动，以进一步降低Clarkii P. clarkii的丰度，同时应进行其他管理活动，以停止该物种在湖外的传播，以防止其进一步的生态影响。
siddharth narayanaswamy -cv
J6 R. de Bem，A。Ghosh，T。Ajanthan，O。Miksik，A。Boukhayma，N。Siddharth*和P. H. S. Torr*。DGPOSE：人体分析的深层生成模型国际计算机视觉杂志（IJCV）128.5（2020），pp。1537–1563。J5 A. Muryy，N。Siddharth，N。Nardelli，A。Glennersster和P. H. S. Torr。从加固学习的课程，用于太空视觉研究的生物学表示（VR）174（2020），pp。79–93。 J4 D. P. Barrett*，A。Barbu*，N。Siddharth*和J. M. Siskind。 说您要寻找的内容：语言学符合视频搜索IEEE图案分析和机器智能（TPAMI）38.10（2016），pp。 2069–2081。 J3 H. Yu*，N。Siddharth*，A。Barbu*和J. M. Siskind。 在人工智能研究杂志（JAIR）52（2015），第52页，中 601–713。 J2 A. Barbu*，N。Siddharth*，A。Michaux和J. M. Siskind。 认知系统中的对象检测，跟踪和事件识别进步（ACS）2（2012），pp。 203–220。 J1 N. Siddharth*，A。Barbu*和J. M. Siskind。 看到不可持续的能力，可以看到认知系统的不可见光（ACS）2（2012），pp。 77–94。79–93。J4 D. P. Barrett*，A。Barbu*，N。Siddharth*和J. M. Siskind。说您要寻找的内容：语言学符合视频搜索IEEE图案分析和机器智能（TPAMI）38.10（2016），pp。2069–2081。J3 H. Yu*，N。Siddharth*，A。Barbu*和J. M. Siskind。在人工智能研究杂志（JAIR）52（2015），第52页，601–713。J2 A. Barbu*，N。Siddharth*，A。Michaux和J. M. Siskind。认知系统中的对象检测，跟踪和事件识别进步（ACS）2（2012），pp。203–220。J1 N. Siddharth*，A。Barbu*和J. M. Siskind。看到不可持续的能力，可以看到认知系统的不可见光（ACS）2（2012），pp。77–94。77–94。
耐火材料中的纳米技术：创新与应用 Bangshidhar Goswami*
摘要 纳米技术已成为化学、医学、材料科学和工程等多个科学领域的研究焦点。纳米技术与耐火材料的结合，尤其是纳米颗粒、纳米添加剂和纳米结构材料等纳米材料的使用，为钢铁、玻璃、铸造和水泥等行业带来了突破性进展。本文深入探讨了整体耐火材料的最新发展，重点介绍了纳米技术如何提高其在高温应用中的性能、耐久性和整体效率。特别关注了特定纳米材料在改善可浇注耐火材料的机械、热学和化学性能方面的作用。这些进步不仅延长了耐火材料的使用寿命，而且还带来了显著的经济和环境效益，使其成为现代工业过程中不可或缺的一部分。这篇全面的综述为寻求利用纳米技术开发更强大、更高效的耐火材料解决方案的研究人员和工程师提供了宝贵的资源。关键词：纳米技术、耐火材料、不定形耐火材料、可浇注耐火材料、耐腐蚀、高温应用、纳米材料简介
特朗普过渡期最新消息 伊隆·马斯克和维维克·拉马斯瓦米
当选总统特朗普在社交媒体上宣布，他的两位最高调支持者埃隆·马斯克和维韦克·拉马斯瓦米将领导政府效率部 (DOGE)。他表示，DOGE 将通过削减开支和减少整个联邦政府的低效率来推动“重大变革”。他还表示，他们的工作将以 2026 年 7 月 4 日为最后期限，使其成为“在《独立宣言》发表 250 周年之际送给美国的礼物”。DOGE 不是官方政府机构，没有官方权力或职责。它可能会以蓝丝带式委员会的形式运作。目前尚不清楚马斯克和拉马斯瓦米将如何进行非官方审计或建议对联邦支出或运营进行任何更改。
红尾管蛇捕食沼泽 -
theodoratanls@gmail.com（tan），toh_wan_ting@nparks.gov.sg（toh），loraine.lee.work.work@gmail.com（lee），limliting00@gmail.com（lim）推荐引用。Ong JXL，Tay JX，Tan T，Toh WT，Lee L＆Lim LT（2024）生物多样性记录：红尾管蛇捕食沼泽 - 捕食。新加坡的自然，17：e2024044。doi：10.26107/nis-2024-0044受试者：红尾管蛇，cylindrophis ruffus（reptilia：squamata：cylindrophiidae）； Sunda Swamp鳗鱼，javanensis（Teleostei：Synbranchiformes：Synbranchidae）。主体确定为：Ong Junxiang Lumin，Tay Jingxuan，Theodora Tan，Toh Winding，Loraine Lee和Lim Liting。地点，日期和时间：新加坡岛，温莎自然公园； 2024年3月10日；大约1058至1135小时。栖息地：次要雨林，旁边是淡水流。下雨前一个小时，天气阴沉而黑暗。观察者：Ong Junxiang Lumin，Tay Jingxuan，Theodora tan，Toh Wanting，Loraine Lee和Lim Liting。观察：首先看到一条大约45厘米长度的红尾管蛇在1058小时的泥浆上缓慢觅食（图1）。当它在一些倒下的叶子下戳头时，沼泽鳗鱼从下面出现，急忙慢慢移开。鳗鱼估计比蛇短几厘米，在距离它出现的地方几乎一米，然后在另一组倒下的叶子下挖洞。在1111小时，蛇赶上了鳗鱼，可能是通过气味追踪的，并设法咬到了鳗鱼的尾端（图2）。3）。4）。5＆6）。7）。然后，它释放了最初的握力，向前伸出了下巴的lunt刺到鳗鱼的中段（图鳗鱼努力奋斗地试图扭转自由，而蛇不放手，朝向鳗鱼的头（图。在1117小时，蛇的下巴夹在鳗鱼的头上，然后摄取了猎物（图。吞下头部后，鳗鱼不再挣扎，只注意到尾巴的轻微动作。通过1134小时，鳗鱼被完全吞下（图
斯瓦米·维韦卡南达科学技术学院
斯瓦米·维韦卡南达科学技术学院是一个非营利性机构，旨在促进高标准的技术和职业教育。在经验丰富的敬业教师和最先进的校园、研究设施的帮助下，该机构提供创新的、以职业为导向的学位课程，以满足行业和整个社会的需求。斯瓦米·维韦卡南达科学技术学院是印度东部最好的自筹资金工程学院之一，以其高质量的学术、优秀的基础设施、就业和 5.6 英亩郁郁葱葱的绿色环保校园而闻名。该学院获得了 AICTE 的批准，隶属于 MAKAUT 和 WBSCT&VE&SD，并获得了 NAAC 的认证。该学院拥有一个成熟的 IIC 小组，是印度国家数字图书馆、NPTEL 地方分会、IIF 学生分会的成员，与 Coursera 和 Internshala 合作，并参与了 NIRF 排名。该学院与 30 多个组织和机构签署了谅解备忘录。学院的显著特点是：高标准的教育和学习 ■ 经验丰富、敬业的教职员工 ■ 符合西孟加拉邦政府规定和指导方针的经济实惠的课程费用 ■ 空调教室，设备齐全的实验室 ■ 具有书库设施的优秀图书馆 ■ 无线网络和 1:1 互联网连接 ■ 绝佳的就业机会 ■ 为学生提供多种技能培训，就业前培养能力、软技能和技术技能 ■ 宿舍、食堂、音乐俱乐部和游乐场 ■ 位于加尔各答，乘坐公交、火车和地铁即可轻松到达。 学院拥有一支敬业、经验丰富、成就卓著的教职员工队伍，符合 AICTE 和 MAKAUT 的标准。此外，来自 JU、BESU、CU 的兼职教师也会访问校园，与学生分享宝贵经验，促进学生全面发展。学院拥有配备书库设施的电脑化图书馆，为学生提供最新的国内外期刊和参考书。阅览室可容纳 120 个座位。
对心脏病预测的机器学习技术的评论Chilkaragi Shankar Chaithra *，Shivarudraswamy Siddesha，V.N。男人
心脏病是全世界死亡的主要原因，其早期预测对于有效的患者管理和减少医疗支出至关重要。在这种情况下，机器学习（ML）已成为医疗保健领域中的一种变革性工具，证明了辨别复杂数据模式并提供准确的预后评估的深远能力。ML在心脏病学中的应用对风险预测，早期检测和治疗方案的自定义具有重要作用。当前的研究系统地回顾了用于心脏病预测的ML方法的频谱，涵盖了受监督，无监督，加强和转移学习方法。来自Kaggle和UCI机器学习存储库等著名存储库的数据被用来评估各种ML算法的性能，包括关键指标，包括准确性，灵敏度以及接收器操作特征曲线（AUC-ROC）下的面积。有影响力的预测因素，即年龄，性别，胆固醇水平，血压和生活方式因素，是这些预测模型发展的组成部分。特别关注集合方法和深度学习框架的探索，这些框架已显示出超出传统模型的预测准确性。这项研究描述了与心脏病相关的基本危险因素，并强调了预测分析在医疗保健领域的重要性。侧重于异质数据集和分析技术，该评论旨在为公共卫生策略提供信息，并为减轻医疗保健负担做出贡献。阐明的发现突出了ML的希望，尤其是通过合奏和深度学习方法的利用，在心脏病的预测中。这些进步使医疗保健专业人员能够做出更明智的决定，采取预防性干预措施，并减轻对医疗保健系统的总体影响。这项详尽的审查还综合了各种ML算法的功效和实用性，为未来的研究计划提供了宝贵的汇编，并促进了尖端技术在心脏健康管理中的整合。